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2.2.6 復(fù)雜類型數(shù)據(jù)挖掘過程模型DFSSM
基于雙庫協(xié)同機制的復(fù)雜類型數(shù)據(jù)挖掘模型DFSSM（如圖10所示）。用于處理非（半）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘，它通過Hilbert子空間構(gòu)造，將特征抽取、變換與映射過程融為一體，使挖掘?qū)ο蠓秶訌V泛，同時簡約了特征子空間的選取過程，提高了挖掘效率。它比原有的向量空間模型VSM優(yōu)越且涵蓋之。該項內(nèi)容已獲國家發(fā)明專利《一種Web挖掘系統(tǒng)的構(gòu)造方法》（ZL 03104960.5）（見附件 ）。
圖10 基于復(fù)雜類型數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)模型DFSSM
2.2.7 圖像挖掘過程模型IMDFSSM
在知識發(fā)現(xiàn)內(nèi)在認知機理KDTICM及DFSSM的指導(dǎo)下，我們又提出了圖像挖掘過程模型IMDFSSM（如圖11所示）。
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